Modeling and Simulation in Chemical Engineering

การจำลองและการเลียนแบบกระบวนการทางวิศวกรรมเคมี

3(3-0-9)

วิชาบังคับก่อน : โดยความเห็นชอบของสาขาวิชา

การจำลองกระบวนการและการวิเคราะห์ระบบแบบตัวแปรรวมและแบบตัวแปรกระจาย พื้นฐานของการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ การสร้างแบบจำลอง การหาคำตอบของสมการด้วยวิธีต่างๆ การประมาณข้อมูลและกระบวนการด้วยแบบจำลอง และการประมาณค่าตัวแปร การศึกษาการเลียนแบบ
กระบวนการทางคอมพิวเตอร์ กรณีศึกษา

เค้าโครงรายวิชา

  1. การสร้างโจทย์ปัญหาโดยวิธีทางคณิตศาสตร์ (4 ชม.)
  2. สมการอนุพันธ์เชิงสามัญ (5 ชม.)
  3. การหาคำตอบแบบอนุกรม (5 ชม.)
  4. หลักการของวิธีมัลติคาร์โล (6 ชม.)
  5. ระบบต่าง ๆ สำหรับการจำลองโดยวิธีมัลติคาร์โล (8 ชม.)
  6. เทคนิคในการจำลองระดับโมเลกุล (8 ชม.)

ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้

  1. สร้างแบบจำลองกระบวนการในอุตสาหกรรมเคมีได้
  2. บ่งชี้ตัวแปรที่มีนัยสำคัญที่มีผลต่อประสิทธิภาพของกระบวนการได้
  3. สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรของกระบวนการต่างๆ ในอุตสาหกรรมเคมีได้
  4. สามารถหาคำตอบของสมการ และหาสภาวะที่ดีที่สุดของกระบวนการต่างๆ ที่ศึกษาได้

 

Modeling and Simulation in Chemical Engineering

Prerequisite : Consent of the School

Modeling and analysis of various lumped and distributed parameter process systems. Fundamentals of mathematical modeling. Model formulation. Review of various solution techniques, model fitting and parameter estimation. Computer process simulation. Case studies.

Course Outline

  1. Modeling consideration for process engineering systems. (4 hr.)
  2. Fundamentals of mathematical modeling. (5 hr.)
  3. Model formulation. (5 hr.)
  4. Solution techniques. (6 hr.)
  5. Model fitting and parameter estimation. (8 hr.)
  6. Computer simulation of selected processes and case studies. (8 hr.)

Learning Outcomes

  1. Simulate process simulation of various chemical process case studies.
  2. Identify significant parameters which show high impacts on the process.
  3. Able to construct mathematical modeling the representation of the relationship between parameters in the chemical process.
  4. Able to apply simulation – based optimization technique to optimize various case studies.